
import argparse
import torch

train_file = 'data/train.txt' # 训练数据文件路径
dev_file = 'data/dev.txt' # 验证数据文件路径
UNK = 0 # 未知词的编号
PAD = 1 # 填充词的编号
type = 'train' # 数据类型
gpu = 0 # GPU编号
epochs = 5 # 训练轮数
layers = 2 # 编码器和解码器的层数
h_num = 8 # 多头注意力中的头数
batch_size = 64 # 批次大小
d_model = 256 # 模型维度
d_ff = 1024 # 前馈网络维度
dropout = 0.1 # dropout概率
max_length = 60 # 最大句子长度
save_file = 'save/model.pt' # 模型保存路径
database = True # 是否使用数据库

device = torch.device(f"cuda:{gpu}" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 判断是否使用GPU


